MRI扩散峰度成像对乳腺病变的价值分析

陈小云

（泰州市人民医院影像科，江苏 泰州 225300）

扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）属于新型磁共振（magnetic resonance imaging，MRI）扩散成像技术，可通过组织内水分子的非高斯扩散运动反映其内部微观结构，以此实现诊断价值[1，2]。相较于传统MRI 弥散技术而言，DKI 可有效弥补高斯运动的局限性，敏感性更高，现已作为MRI 补充序列应用于脑、脊髓以及乳腺等相关疾病的临床科研中[3，4]。目前，已有研究表明[5]，DKI 在乳腺病变等疾病中的诊断灵敏度高于传统扩散成像，但DKI 技术在乳腺肿瘤中的研究报道较少，其对良、恶性乳腺肿瘤的鉴别及诊断效能尚不明确，有待研究的进一步深入。本研究以2017 年1 月-2021 年7 月泰州市人民医院确诊的60 例乳腺病变患者为研究对象，探索MRI 扩散峰度成像对乳腺病变性质的鉴别诊断作用，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 以2017 年1 月-2021 年7 月在泰州市人民医院确诊的60 例乳腺病变患者为研究对象，患者均为女性，以乳房肿块为主诉，部分伴乳头溢液症状；年龄20～75 岁，平均年龄（47.52±4.38）岁；病理检查：总病灶63 个，良性病变42 个（40 例），其中纤维腺瘤20 个、乳腺囊肿15 个、炎性病变7 个；恶性病变21 个（18 例），其中导管原位癌11 个、浸润性导管癌6 个、黏液腺癌4 个。本研究已获得医院审查委员会批准，所有患者均知情同意并签署同意书。

1.2 纳入和排除标准 纳入标准：①后续经病理检查确诊，资料完整；②本次检查前未行手术及放化疗治疗；③无MRI 检查禁忌。排除标准：①病灶直径＜5 mm；②同侧乳腺有多发病变影响观察者；③检测图像伪影过重影响正常测量者；④配合度低，无法完成检测者。

1.3 方法

1.3.1 扫描方案 用西门子MAGNTOM Skyra 3.0T MRI 进行检查，受检者俯卧于检查床，使双侧乳房悬垂于乳腺专用线圈（8 通道）中，以乳头为悬垂最低点，适当调整加压，保持乳腺与线圈紧贴。随后依次扫描轴位T1加权（T1WI）、横轴位扩散加权（DWI）扫描、横轴位DKI 扫描及动态增强扫描，扫描范围包括双侧全部乳腺组织、前胸壁与双侧腋窝，期间叮嘱患者保持身体稳定，并注意平缓呼吸。扫描参数：①Flash 3D T1WI 横轴位平扫：TR：6 ms，TE：2.34 ms，FOV：35 cm×35 cm，矩阵：320×320，层厚：2 mm，层间距：0.4 mm，扫描时间：1 min 14 s；②脂肪抑制横轴位扫描：TR：6340 ms，TE：45 ms，FOV：35 cm×35 cm，矩阵：384×384，层厚：4 mm，层间距：1 mm，扫描时间：2 min 27 s；③横轴位DWI 扫描：TR：5430 ms，TE：55 ms，FOV：34 cm×34 cm，矩阵：200×170，层厚：5 mm，层间距：0，扫描时间：3 min 33 s；④横轴位DKI扫描：b值：0、500、1000、1500、2000 s/mm2，TR：4200 ms，TE：78 ms，FOV：38 cm×20 cm，矩阵：160×160，层厚：5 mm，层间距：0 mm，扫描时间：5 min 42 s；⑤动态增强扫描（1+5）：TE：1.55 ms，TR：4.17 ms，FOV：34 cm×34 cm，矩 阵：320×320，层厚：0.9 mm，层间距：0。对比剂为钆喷酸葡胺注射液（广州康臣药业有限公司，国药准字H10950231，规格：10 ml∶4.69 g），剂量0.1 mmol/kg，以2.5 ml/s 速度团注，完毕后追加15～20 ml 等渗生理盐水。注药20 s 后开始增强扫描，连续5 期，62 s/期，总扫描时间：6 min 37 s。

1.3.2 图像分析 将原始数据传至处理工作站，通过Function Tools 软件进行处理，获得弥散系数（ADC）图、DKI 相关参数图及DKI 信号曲线图，DKI 参数图包括平均峰度（MK）图、轴向峰度（AK）图、径向峰度（RK）图、平均扩散率（MD）图、各向异性分数（FA）图，由2 位或以上资深影像科医师共同阅片，采用ROI 法对病灶区域ADC 值、MK 值、AK 值、RK 值、MD 值、FA 值进行测量，所有数据测量3 次，取平均值。

1.4 观察指标 ①比较ADC 值与DKI 参数值在良、恶性乳腺病变中的数值差异；②比较ADC 值与DKI参数值在不同病理类型乳腺病变中的数值差异；③分析ADC 值与DKI 参数值对良、恶性乳腺病变的诊断效能。以病理检验为金标准，绘制受试者工作特征曲线（ROC），依据最大Youden 指数，获取其临界值、灵敏度及特异性，以敏感性为纵坐标，（1-特异性）为横坐标，计算各参数的ROC 曲线下面积（AUC），以此判定其诊断效能，AUC 越大，提示指标的诊断能力越好。

1.5 统计学分析 采用SPSS 21.0 软件进行数据分析，计数资料符合正态分布的使用（）表示，组间比较行独立样本t检验；绘制ROC 曲线评价诊断效能，比较行Z检验，P＜0.05 表明差异有统计学意义。

2 结果

2.1 良、恶性乳腺病变的ADC 值及DKI 参数值比较良性乳腺病变的MK、AK、RK 值低于恶性乳腺病变，MD、ADC 值高于恶性乳腺病变，差异有统计学意义（P＜0.05）；良、恶性乳腺病变的FA 值比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 良、恶性乳腺病变的ADC 值及DKI 参数值比较（）

表1 良、恶性乳腺病变的ADC 值及DKI 参数值比较（）

2.2 不同病理类型的ADC 值及DKI 参数值比较 不同病理类型的ADC、MK、MD、AK、RK 值比较，差异有统计学意义（P＜0.05），FA 值比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；且ADC、MD 值在浸润性导管癌、导管原位癌、黏液腺癌中呈递增，MK、AK、RK 值呈递减，差异有统计学意义（P＜0.05）。

表2 不同病理类型的ADC 值及DKI 参数值比较（）

表2 不同病理类型的ADC 值及DKI 参数值比较（）

2.3 ADC 值与DKI 参数值的诊断效能分析 ADC、MK、AK、RK 及MD 均可作为良、恶性肿瘤病变的诊断依据（P＜0.05）；其中，AK、MK、RK、MD 参数诊断恶性乳腺病变的AUC 值大于传统ADC，差异有统计学意义（P＜0.05），见表3、图1。

表3 ADC 及DKI 参数的诊断效能分析

图1 MK、MD、FA、AK、RK、ADC 诊断乳腺肿块为恶性病变的ROC 曲线图

3 讨论

扩散磁共振成像是乳腺疾病的常用检查方式，属于非侵入性功能成像技术，可通过分子水平反映乳腺肿瘤微环境[6，7]，包括扩散加权成像（DWI）、扩散张量成像（DTI）与DKI。其中DWI、DTI 均是以水分子扩散呈高斯分布为模型理论，其常用参数为ADC值，该指标可用于水分子弥散运动程度的定量分析，对良、恶性病变具有一定的鉴别价值。但基于扩散敏感因子b 值增加及细胞内外间隔等因素的影响，活体组织内水分子呈非高斯分布的可能性更高，因此，DKI 这一非高斯扩散模型成像更适用于组织学微观结构特征的观察与研究[8-10]。DKI 是于DTI 基础上拓展而来的新型技术，可通过水分子在组织器官中的非高斯扩散运动反应其结构的微观变化[11]，其脉冲序列与DWI 相同，但DKI 弥散方向更多，且b值更高，可对水分子的限制性扩散作出更为丰富、准确的描述[12-14]。近年来，DKI 已逐渐应用于肿瘤领域的临床研究中，已有多项报道证实[15-17]，多b 值DKI序列在良、恶性肿瘤的鉴别诊断中显现出良好的评价效能，且随着高场强磁共振的不断普及，关于DKI对乳腺病变的鉴别诊断价值也获得了更多关注。DKI 的主要成像参数包括MK、AK、RK、MD 及FA，其中MK 可反映扩散受限程度，其大小取决于感兴趣区域内微观组织结构的复杂度，复杂度越高MK值越大，水分子扩散偏离高斯分布程度越大；AK 则是指轴向峰度值，轴向水分子扩散受限程度越大AK 值越大；RK 是指径向峰度，其大小取决于径向水分子扩散受限程度；MD 则为各方向弥散系数的平均值，其大小与组织内水分子的含量有关；FA 是弥散各向异性与整个弥散的比值，可反映水分子扩散的各向异性程度。

本研究结果显示，良性病变MK、AK、RK 值低于恶性乳腺病变，MD、ADC 值高于恶性病变（P＜0.05），与黄艳芳[18]研究一致，提示DKI 参数值（MD、MK、AK、RK）及传统ADC 值在良、恶性病变的检测中存在明显差异，以上参数均可为乳腺病变性质鉴别提供可靠的诊断依据。分析认为，恶性病灶增殖活跃，其细胞密度大、细胞间质空间小、水分子含量少，水弥散受限较大[19]，因而MK、AK、RK 值较良性病灶更高，MD 值及常规ADC 值则低于良性病灶。同时，不同病例类型的ADC、MK、MD、AK、RK 值比较，差异有统计学意义（P＜0.05），且ADC、MD 值在浸润性导管癌、导管原位癌、黏液腺癌中呈递增，MK、AK、RK 值呈递减（P＜0.05），提示MK、MD、AK、RK 值与ADC 值在不同病理类型中存在一定规律，这与其肿瘤组织微观结构的复杂程度密切相关，病变组织结构越复杂，其水分子扩散受限越显著，可为不同病理类型病变的鉴别提供有效的参考价值。其中浸润性导管癌的细胞间隙较小，核浆较高，不仅限制了水分子的自由扩散，且多伴有坏死、囊变等状况，结构更为复杂，多不均质，因而MD 值最低，MK值最高[20]。此外，以病理检验为金标准，通过ROC 曲线可知，AK、MK、RK、MD 参数诊断恶性病变的AUC大于传统ADC（P＜0.05）。表明AK、MK、RK、MD 在乳腺病变鉴别中的诊断效能优于ADC。分析原因为恶性病灶的内部微观结构相对复杂，其弥散模型多偏离高斯分布，采用AK、MK、RK、MD 等DKI 参数可获得更为准确的诊断结果[21]。

综上所述，DKI 中AK、MK、RK、MD 参数在乳腺病变性质的鉴别中具有可靠的诊断价值，其诊断效能优于常规ADC 参数，具有较大的应用潜能，值得临床进一步探究。